Walisongo Journal of Information Technology , Vol. 4 No. 1 (2022) 11-22 DOI : http://dx.doi.org/10.21580/wjit.2022.4.1.9654 Copyright © 2022 WJIT : Walisongo Journal of Information Technology

## PERBANDINGAN METODE ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA
Aulia Rahmayanti, Lili Rusdiana, Suratno Suratno STMIK Palangkaraya auliarahmayanti125@gmail.com, fasliiana7@gmail.com, ksuratno512@gmail.com

## Abstract
This  study  was  conducted  to  compare  the  accuracy  of  two  algorithm  methods,  namely  the  C4.5 algorithm and Naïve Bayes algorithm on a number of datasets. The sources of datasets used are student  data  of  the  Informatics  Engineering  Study  Program  (STMIK  Palangkaraya)  where  each dataset has a different amount of data (instances) and number of attributes. Based on the results of  the  comparison  study  of  the  C4.5  and  Naïve  Bayes  Algorithm  for  Predicting  the  On-time Graduation of STMIK Palangkaraya Students, the results obtained from the accuracy of the two algorithms  show  that  the  accuracy  of  the  C4.5  Algorithm  is  90%  better  than  the  Naïve  Bayes algorithm, which is only 85%.  The C4.5 algorithm also gives values on recall and precision of 92% and 94% better than the Naïve Bayes algorithm with values of 86% and 93%, respectively.
Keyword   : C4.5 algorithm, Naïve Bayes, Graduation Prediction, STMIK Palangkaraya

## Abstrak
Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan akurasi dua metode algoritma, yaitu algoritma C4.5  dan Naïve  Bayes pada  sejumlah datasets .  Adapun  sumber datasets yang  digunakan  yaitu data  mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Informatika  (STMIK  Palangkaraya)  yang  mana  setiap datasets memiliki  jumlah  data  ( instances )  dan  jumlah  atribut  ( attributes )  yang  berbeda. Berdasarkan hasil penelitian Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes untuk memprediksi kelulusan  tepat  waktu  Mahasiswa  STMIK  Palangkaraya,  diperoleh  hasil  akurasi  dari  kedua algoritma  tersebut  menunjukan  tingkat  akurasi  Algoritma  C4.5  sebesar  90%  lebih  baik  dari pada  algoritma Naïve Bayes yakni  yang hanya  sebesar  85%.  Algoritma C4.5  juga memberikan nilai pada recall dan precision sebesar 92% dan 94% lebih baik dibandingkan algoritma Naïve Bayes dengan nilai 86% dan 93%.
Kata Kunci: Algoritma C4.5, Naïve Bayes, Prediksi Kelulusan, STMIK Palangkaraya

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi merupakan suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang  sesuatu  yang  paling  mungkin akan  terjadi  berdasarkan  informasi sebelumnya dan sekarang yang dimiliki, agar  kesalahan  prediksi  (selisih  antara sesuatu  yang  terjadi  dengan  hasil perkiraan)  dapat  diminimalisir.  Pada Perguruan  Tinggi,  seperti  STMIK Palangkaraya,  prediksi  juga  perlu dilakukan  dalam  pembelajaran  formal supaya dapat memperkecil kemungkinan  yang  terjadi,  yakni kemungkinan  Mahasiswa  mendapatkan nilai  yang  kurang  baik  maupun menghindari  ketidaklulusan  Mahasiswa program  studi  Teknik  Informatika dalam  suatu  mata  kuliah.  Dengan menggunakan  data  mining,  setiap kumpulan  atau  gudang  data  dapat memberikan pengetahuan penting. Dalam  data  mining  terdapat  banyak teknik  dalam  pengerjaannya,  seperti algoritma  Naïve  Bayes,  algoritma  C4.5, jaringan saraf tiruan, dan masih banyak lainnya.
Informasi  tingkat  kelulusan  dari Mahasiswa  STMIK  Palangkaraya  sangat penting untuk meningkatkan pelayanan yang  dapat  membuat  Mahasiswa  lulus tepat  waktu.  Penggunaan  data  mining dapat  digunakan  sebagai  pertimbangan dalam  mengambil  keputusan  lebih lanjut tentang faktor yang mempengaruhi  kelulusan  khususnya faktor dalam data induk mahasiswa.
Jika masa studi Mahasiswa dapat diketahui  lebih  dini,  maka  pihak program studi Teknik Informatika dapat melakukan  tindakan-tindakan  yang diperlukan  supaya  Mahasiswa  dapat lulus tepat waktu.
Berdasarkan  masalah  tersebut, dilakukan penelitian untuk membandingkan  akurasi  dua  metode algoritma  yang  merupakan  bagian  dari
data  mining,  yaitu  algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes  pada  sejumlah datasets . Perbandingan  metode  Algoritma  C4.5 dan  Naïve  Bayes  dilakukan  dalam melakukan  prediksi  kelulusan  tepat waktu  Mahasiswa.  Penelitian  ini  juga bertujuan  untuk  mengetahui  algoritma mana yang memiliki akurasi lebih tinggi di  antara  Algoritma  C4.5  dan  Naïve Bayes  dalam  melakukan  prediksi kelulusan tepat waktu Mahasiswa.
Penelitian ini menggunakan beberapa  variabel  yang  mempengaruhi kelulusan  Mahasiswa  pada  STMIK Palangkaraya  yaitu  IPK  Semester  1 sampai  6  dan  Jenis  Kelamin.  Data  yang akan  diproses  hanya  sebagian  dari angkatan 2015 dan 2016 program studi Teknik Informatika.
Tool atau Software yang digunakan  untuk  pengujian  metode yaitu Weka . Datasets yang  digunakan yakni data lengkap tanpa missing value.

## 2. METODE
Penelitian ini merupakan penelitian  eksperimen  dengan  langkah- langkah atau metode penelitian sebagai berikut:
a.  Pengumpulan Data
Adapun  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yakni  data  primer  dan data sekunder.
1) Data  Primer  yakni  data  yang diperoleh  secara  langsung  dari sumber,  yaitu  diperoleh  secara langsung dari STMIK Palangkaraya  yaitu  dari  data akademik  mahasiswa  angkatan 2015  dan  2016  pada  Program Studi Teknik Informatika.
2) Data  Sekunder  yaitu  data  yang diperoleh  secara  tidak  langsung, misalnya dari dokumentasi, literatur, buku, jurnal dan informasi  lainnya  yang  ada hubungannya  dengan  masalah

## Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa
yang  diteliti  yaitu  penggunaan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes . b.  Pengolahan Awal Data Data  yang  digunakan  yaitu  data akademik  mahasiswa,  data  terdiri dari  NIM,  tempat  tanggal  lahir,  asal sekolah,  IPK  semester  1  sampai semester  6  dan  tanggal  kelulusan. Data  diambil  dari  data  mahasiswa tahun 2015 dan 2016. Dari data yang sudah  ada  dipecah  lagi  menjadi beberapa  atribut  yaitu  NIM,  Jenis Kelamin,  IPK  semester  1,  IPK semester  2,  IPK  semester  3,  IPK semester  4,  IPK  semester  5,  IPK semester 6 dan kelulusan.
c. Cleaning Data Proses cleaning data atau pembersihan  dilakukan  terhadap data  yang  redudan  atau  ganda, inkonsisten, missing  value atau missing  data dan outlier  data .  Hal tersebut  perlu  dilakukan  agar  tidak mempengaruhi  performa  proses klasifikasi
yang
dilakukan.
Pembersihan  data  yang  dilakukan juga  menghapus  fitur  yang  tidak diperlukan  dalam  proses  klasifikasi nantinya.
d. Training Data  dan  Pengujian  Metode dengan software Weka .
Pemrosesan training data  diambil dari  sebagian  dataset  mahasiswa. Pengujian  dilakukan  menggunakan software Weka , dengan cara memasukkan  data  menggunakan file berformat excel .  Besarnya  proporsi data  yang  dilakukan  pengujian training data adalah 60%, sedangkan data  lainnya  digunakan  untuk  uji coba metode. Pengujian training data sehingga  menghasilkan  beberapa aturan  dan    membentuk  sebuah pohon keputusan. Pada penelitian ini komparasi algoritma yang digunakan ada  dua  yaitu  algoritma  klasifikasi C4.5 dan Naïve Bayes .
e.  Evaluasi dan validasi penelitian Pada penelitian ini dilakukan evaluasi  dengan  cara  menghitung jumlah  prediksi  lulus  tepat  waktu dan  prediksi  lulus  tidak  tepat  waktu dengan  pada  algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes .  Langkah  selanjutnya dilakukan  proses  analisis  data, dihitung
tingkat akurasi menggunakan rumus Confusion Matrix .

## 3. KERANGKA TEORI
Pemilihan  penggunaan  Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes pada penelitian ini didasarkan pada beberapa alasan, yaitu: Kedua  algoritma  memiliki  kesamaan mudah  diimplementasikan  dan  dapat memberikan  hasil  yang  baik  dalam kasus  klasifikasi.  Kedua  algoritma tersebut  juga  mempunyai  beberapa keunggulan  yakni  C4.5  merupakan algoritma  klasifikasi  pohon  keputusan yang  efisien  dalam  menangani  atribut bertipe diskret dan numerik, sedangkan Naive  Bayes hanya  membutuhkan  satu kali scan data training (Han, Kamber, & Pei, 2012).
Perbandingan antara kedua metode  tersebut  pernah  dilakukan untuk  klasifikasi  penerima  beasiswa. Ditunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi model  algoritma  C4.5  lebih  baik  dari tingkat  akurasi  model  algoritma Naive Bayes (Anam  &  Santoso,  2018). Perbandingan  metode  yang  sama  juga dilakukan  untuk  penentuan  penyakit anak  dengan  hasil  akurasi  yang  sama pula (Bahri, Midyanti, & Hidayati, 2018). Begitu  pula  untuk  prediksi  kegiatan penerimaan  Mahasiswa  baru  (Yahya  & Jananto, 2019) dan penentuan kelayakan  penerima  bantuan  program keluarga harapan (Fitriani, 2020).
Terkait  kelulusan  Mahasiswa, penelitian  yang  pernah  dilakukan dengan  pemodelan  K-Means  (Rusdiana
&  Sam’ani,  2017)  dan  algoritma  K- Means (Rusdiana, 2018). Perbandingkan metode  pun  pernah  dilakukan  terkait penelitian  untuk  kelulusan  Mahasiswa menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan Fuzzy C-Means (Rusdiana, 2017).  Implementasi  metode  Fuzzy  C- Means  dalam  sebuah  aplikasi  untuk
menentukan predikat kelulusan Mahasiswa  (Rusdiana  &  Rosmiati, 2016).  Pengukuran  kinerja  untuk klasifikasi  pada  dataset,  memiliki  dua kelas yaitu class positif dan class negatif, maka  dapat  dibuatkan  seperti  pada Tabel 1  (Wati, 2016).

## Tabel 1
Class pada Confussion Matrix Classification Predicted Class Class = Yes Class = No Observed Class Class = Yes a true positive – (TP) b false negative – (FN) Class = No c false positive – (FP)
d true negative – (TN)
Keterangan:
True  Positive (TP)  :  Proporsi  positif dalam dataset yang diklasifikasikan positif True  Negative (TP)  :  Proporsi  negatif dalam dataset yang diklasifikasikan negatif False  Positive (FP)  :  Proporsi  negatif dalam dataset yang diklasifikasikan positif False Negative (FN) : Proporsi negatif dalam dataset yang diklasifikasikan negatif 4. PEMBAHASAN
Data testing yang diambil dari data  kelulusan  mahasiswa  dengan perbandingan 78%:22% dari 90 data, total  70 data  training dan  20 data testing . Pengujian sistem yang dilakukan  dengan  data  kelulusan Mahasiswa  menggunakan  Algoritma
C4.5  dan Naïve  Bayes . Data  testing yang digunakan seperti pada tabel 2.
Tabel 2 Data Testing No Nim Gender  1 2 3 4 5 6 Kelulusan 1  C1557201140 L C C  SM  C  SM  C Tepat Waktu 2  C1555201043 P SM  SM  C  SM  C  SM Tepat Waktu 3  C1555201011 P SM  M C C M  SM Tepat Waktu 4  C1557401056 L SM  C C C C  SM Tepat Waktu 5  C1555401061 L C  SM  C C C C Tepat Waktu 6  C1557401081 P C C  SM  C C C Tepat Waktu 7  C1555401024 P C  SM  C C C  SM Tepat Waktu 8  C1555201022 L SM  SM  SM  C C  SM Tepat Waktu 9  C1555201031 L M  SM  SM  C C C Tepat Waktu 10  C1555201036 P SM  SM  C C C C Tepat Waktu 11  C1557201031 P M  SM  M  SM  SM  SM  Tidak Tepat Waktu 12  C1557201093 P SM  SM  SM  C C  SM  Tidak Tepat Waktu

## Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa
No Nim Gender  1 2 3 4 5 6 Kelulusan 13  C1557201038 P M M  SM  M  SM  SM  Tidak Tepat Waktu 14  C1557201012 P SM  SM  SM  SM  C  SM  Tidak Tepat Waktu 15  C1557201076 L M M  SM  SM  SM  C  Tidak Tepat Waktu 16  C1557201071 L SM  SM  M  M  SM  C  Tidak Tepat Waktu 17  C1557201083 L M  SM  SM  C C  SM  Tidak Tepat Waktu 18  C1557201092 L SM  SM  M C C  SM  Tidak Tepat Waktu 19  C1557201098 L C M  SM  SM  C  SM  Tidak Tepat Waktu 20  C1555201109 P SM  SM  C  SM  SM  C  Tidak Tepat Waktu Tabel 3 Kategori IPK IPK Predikat Keterangan 2,00 – 2,75 Memuaskan M 2,76 – 3,50 Sangat Memuaskan SM 3,51 – 4,00 Dengan Pujian ( Cumlaude ) C
Tabel  3  menunjukkan  keterangan  dari penggunaan  penjelas  pada  data  testing (tabel 2). Gambaran
pengujian Algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes menggunakan tools WEKA :
a. Preprocessing Data
1) Pemprosesan data awal
Data awal yang belum diklasifikasikan  diproses  menjadi data  yang  sudah  diklasifikasikan sesuai dengan kelas kategorial/kriteria yang digunakan untuk pengujian
Algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes dengan menggunakan excel .
2) Menghubungkan  Data  dengan Aplikasi Weka
Data  training digunakan  dengan data dengan presentase 78% dari data  keseluruhan  90  data.  Untuk melakukan  proses data  mining pada WEKA ,  dilakukan  beberapa hal  yaitu data  training yang tersimpan  di excel ,  lalu  di edit menggunakan notepad kemudian
disimpan  dalam  ekstensi  .csv seperti pada gambar 1.
Gambar 1 Data dengan file Ekstensi .csv
Gambar 2
Pengujian Data Testing pada Algoritma C4.5
b. Pengujian Algoritma C4.5 Pengujian Data  Testing pada
Algoritma  C4.5  seperti  pada gambar 2.
Dari  proses  pada WEKA data testing yang diproses
menghasilkan 6 data error , dengan presentase  22% data  testing memiliki  data  sebanyak  20  data.
Hal  ini  diketahui  dari  hasil confusion  matrix seperti  tabel  4.
Tabel 4 : Confusion Matrix Data Testing Algoritma C4.5 N = 20 Prediksi Tepat Waktu (1) Prediksi Tidak Tepat Waktu (0) Aktual Tepat Waktu (1) TP = 9 FN = 1 FN+TP = 10 Aktual Tidak Tepat Waktu (0) FP = 5 TN = 5 FP+TN = 10 TP+FP = 14 FN+TN = 6 Total = 20
Tabel  5  menunjukkan  nilai  untuk mencari accuracy , precision ,  dan recall . Dengan perhitungan sebagai berikut :
Accuracy = (TP+TN)/Total
= (9+5)/20 = 0,7
= 70%
Precision = TP/(TP+FP) = 9/(9+5) = 0,64 = 64%
Recall = TP/(TP+FN) = 9/(9+1) = 0,9 = 90%

## Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa
Tabel 5 : Hasil Pengujian Data Testing Jumlah Data Akurasi  Presisi Recall 20 70% 64% 90% c. Pengujian Data Testing Naïve Bayes Data  Testing  digunakan  untuk menguji  atau  mengevaluasi  aturan yang  dihasilkan  dari  pengujian  data training  menggunakan    Naïve  Bayes. Data  testing  memiliki  presentase
22%  dari  keseluruhan  data  yaitu sebanyak  20  data,  dengan  jumlah lulus  tepat  waktu  sebanyak  10  data dan 10 data dengan lulus tidak tepat waktu.
Gambar 3
Pengujian Data Testing Dari  proses  pada  WEKA  data testing yang diproses menghasilkan 3 data error, dengan presentase  22%  data  testing memiliki  data  sebanyak  20  data. Hal  ini  diketahui  dari  hasil confusion matrix Tabel 6 Confusion Matrix Data Testing Naïve Bayes N = 20 Prediksi Tepat Waktu (1) Prediksi Tidak Tepat Waktu (0) Aktual Tepat Waktu (1) TP = 9 FN = 1 FN+TP = 10 Aktual Tidak Tepat Waktu (0) FP = 2 TN = 8 FP+TN = 10 TP+FP = 11 FN+TN = 9 Total = 20
Akurasi Presisi
Recall Algoritma C4.5 70% 64% 90% Naïve Bayes 85% 81% 90% 70% 64% 90% 85% 81% 90% 0% 50% 100% Perbandingan Algoritma Algoritma C4.5 Naïve Bayes

## Grafik 1
Perbandingan Algoritma dengan menggunakan Data Training
Pada  Tabel  7  didapatkan  untuk mencari accuracy , precision ,  dan recall .  Dengan  perhitungan  sebagai berikut:
Accuracy = (TP+TN)/Total
= (9+8)/20 = 0,85 = 85% Precision = TP/(TP+FP) = 9/(9+2) = 0,81 = 81%
Recall = TP/(TP+FN)
= 9/(9+1) = 0,9 = 90% Tabel 7: Hasil Pengujian Data Testing Jumlah Data Akurasi  Presisi Recall 20 85% 81% 90% Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan Naïve Bayes Berikut  grafik  perbandingan kinerja  kedua  algoritma  berdasarkan akurasi, presisi, dan recall ditampilkan pada Grafik 1 dan Grafik 2. Grafik 2 Perbandingan Algoritma dengan menggunakan Data Testing Hasil  pengujian  dan  proses  yang dilakukan dalam memprediksi kelulusan  Mahasiswa  berdasarkan parameter Jenis Kelamin dan nilai IPK Akurasi Presisi Recall Algoritma C4.5 90% 94% 92% Naïve Bayes 85% 93%
86%
90% 94% 92% 85% 93% 86% 80% 85% 90% 95% Perbandingan Algoritma Algoritma C4.5 Naïve Bayes

## Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa
Semester 1-6, Prodi Teknik Informatika  STMIK  Palangkaraya, dihasilkan  suatu  pola,  informasi,  dan pengetahuan  baru  sesuai  dengan tujuan peneliti yaitu pola perhitungan data  yang  berisi Data  Training dan Data Testing serta mencari probabilitas  dari  setiap  atribut berdasarkan  Data  Training  dan  Data
Testing  untuk  menghasilkan  suatu informasi baru, pada data mahasiswa Prodi  Teknik  Informatika  STMIK Palangkaraya  akan  di  ketahuhi  lebih dini  dalam  memprediksi  kelulusan mahasiswa  berdasarkan  parameter yang  sudah  di  tentukan,  kemudian data testing yang akan di cari dengan memanfaatkan data  traning sebagai data  historis  atau  pembelajaran untuk  mengetahui  dan  memprediksi kelulusan  mahasiswa  kedepannya dan data  testing sebagai  data  uji untuk  merealisasikan  suatu  prediksi, sehingga setelah di uji nilai akhir dari penelitian  ini  selain  untuk  menguji data  ke  dalam  Algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes yaitu  nilai  akhir  berupa akurasi,  presisi,  dan recall yang mempresentasikan prediksi kelulusan  Mahasiswa.  Kemudian untuk menguji tingkat keakurasiannya maka digunakan tool Weka sebagai  alat  bantu  dalam proses pengujian data. Pengujian data dilakukan dengan menggunakan data training sebesar 78% dan data testing sebesar  22%.  Sebelumnya  sudah dilakukan  pengujian  dengan  60% data  training dan  40% data  testing yang  menghasilkan  akurasi  sebesar 88%, precision 89%,  dan recall 88% untuk  Algoritma  C4.5,  sedangkan untuk Naïve Bayes dihasilkan akurasi sebesar  83%, precision 86%,  dan
recall 83%.  Untuk  tingkat  akurasi berdasarkan proses klasifikasi menggunakan  Algoritma  C4.5  dan Naïve Bayes , dengan melalui beberapa  tahapan  dan  pengujian yang semua tahapan dipastikan tidak ada  bagian-bagian  penting  yang terlewatkan,  sehingga  dihasilkan tingkat akurasi sebesar 90%,
precision 94%,  dan recall 92%  untuk Algoritma  C4.5.  Kemudian  untuk Naïve  Bayes dihasilkan  tingkat akurasi  sebesar  85%, precision 93%, dan recall 86%,  Berdasarkan  hasil proses  dan  pengujian  data  tingkat akurasi  dengan  menggunakan Tool Weka untuk  percobaan  tersebut dapat  di  bandingkan  bahwa  nilai akurasi  algoritma  terbaik  adalah Algoritma  C4.5  yaitu  dengan  tingkat akurasi  sebesar  90%, precision 94%, dan recall 92%,  dari  hasil  tersebut bisa  juga  disebabkan  oleh  beberapa faktor  –  faktor  yaitu:  faktor  dalam pemilihan  parameter,  faktor  dalam banyaknya parameter, faktor banyaknya  data  yang  diujikan berkaitan  data  traning  dan  data testingnya,  dan  bisa  juga  kurang kompleksitas data yang mengakibatkan model dapat memprediksi  cukup  akurat.  Faktor– faktor  diatas  tersebut  sangatlah mempengaruhi  dalam  pemrosesan data pada sistem.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  hasil  penelitian, maka dapat dikemukakan kesimpulan sebagai berikut:
a. Data  diuji  menggunakan tools Weka kemudian  model  yang  diuji akan  menghasilkan  nilai accuracy,
precision, dan recall dari  setiap algoritma.
b. Berdasarkan hasil penelitian
Perbandingan  Algoritma  C4.5  Dan Naïve  Bayes untuk  memprediksi kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa STMIK Palangkaraya, dengan mengukur kinerja kedua algoritma tersebut  menggunakan Confussion Matrix , diperoleh hasil akurasi dari kedua algoritma tersebut menunjukan tingkat akurasi algoritma  C4.5  sebesar  90%  lebih baik  dari  pada  algoritma Naïve Bayes sebesar 85%.
c. Algoritma  C4.5  juga  memberikan nilai  pada recall dan precision sebesar  92%  dan  94%  lebih  baik dibandingkan  algoritma Naïve
Bayes dengan nilai 86% dan 93%.

## Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa

## References
Anam,  C.,  &  Santoso,  H.  B.  (2018).  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.5  dan  Naive  Bayes  untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa. Jurnal Energy , 13-19.
Bahri, S., Midyanti, D. M., & Hidayati, R. (2018). Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C4.5 Untuk Klasifikasi  Penyakit  Anak. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATi) (hal.  24- 31). Yogyakarta: Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia.
Fitriani,  E.  (2020).  Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  Untuk  Menentukan  Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan. Jurnal Sistemasi , 103-115.
Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  (2012). Data  Mining:  Concepts  and  Techniques.  Third  Edition. Morgan Kaufmann Publishers.
Rusdiana,  L.  (2017).  Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Fuzzy  C-Means  dalam Menentukan Predikat Kelulusan Mahasiswa. PROSIDING SNSebatik (hal. 21-26). Samarinda: STMIK Widya Cipta Dharma Samarinda.
Rusdiana,  L.,  &  Rosmiati.  (2016).  Aplikasi  Berbasis  Fuzzy  C-Means  Dalam  Penentuan  Predikat Kelulusan Mahasiswa. Jurnal Ilmu Komputer , 1-9.
Rusdiana,  Lili.  (2018).  K-Means  Algorithm to  Group  Students’  Academic Status  at STMIK  Palangka Raya. CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) , 124-134.
Rusdiana, Lili; Sam'ani. (2017). Pemodelan K-Means Pada Penentuan Predikat Kelulusan Mahasiswa STMIK Palangka Raya. Jurnal Saintekom , 1-15.
Wati, R. (2016). Penerapan Algoritma Genetika Untuk Seleksi Fitur Pada Analisis Sentimen Review Jasa Maskapai Penerbangan Menggunakan Naive Bayes. Jurnal Evolusi, 4 (1), 25-31. Yahya, N., & Jananto, A. (2019). Komparasi Kinerja Algoritma C.45 Dan Naïve Bayes Untuk Prediksi Kegiatan Penerimaan Mahasiswa Baru. Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu (hal. 221-228). Semarang: Proceeding SENDI_U.
This page intentionally left blank.